人工知能は新たな開発の波を経験しています。ある大手企業は、ビジネス イノベーションを可能にするために、第 4 世代の人工知能モデルとプロフェッショナル コーパスを組み合わせた AI エージェントをサポートするプラットフォームに注目しています。 AIエージェントは、ビジネス分野に新たな活力を注入し、人工知能の可能性とビジネス価値を実証することが期待されています。プラットフォームの発展に伴い、新しい AI エージェントが出現し続け、プロフェッショナルでハイエンドのパーソナライズされた大規模かつ継続的なサービスを提供します。人工知能の革新範囲は、コンテンツ生成 (AIGC) と生成サービス (AIGS) の分野に及びます。保険業界は課題に直面しており、人工知能の画期的な進歩により、それに対処する新しい方法がもたらされました。
保険業界の人工知能変革が直面する中核問題の分析:
最初の問題から出発して本質を掘り下げ、正確な解決策を見つける「U 字型思考」の方法を使用することをお勧めします。主な原因に焦点を当て、必要な次元/抽象化を行うことで、問題の根本原因を見つけて普遍的に適用できるようになります
保険業界リファレンスシステムの構築とは、保険業界において参考となる仕組みやシステムを構築することを指します。このフレームワークまたはシステムには、保険会社や保険実務者の意思決定、評価、監視に役立つさまざまな指標、方法、ツールが含まれています。健全な基準枠を確立することで、保険業界は市場動向をより深く理解し、リスクを予測し、最適化された保険商品と戦略を開発できるようになります。 保険業界向けのリファレンス システムを構築するには、複数の要素を考慮する必要があります。まず、効果的な分析と比較を可能にするために、保険業界に適した指標とデータ ソースを特定する必要があります。第二に、これらの指標やデータを解釈して適用するには、統計分析、モデル構築、リスク評価などの適切な分析方法やツールを選択する必要があります。さらに、データの正確性と一貫性を確保するには、信頼できるデータ収集および管理システムを確立する必要があります。 保険業界リファレンスシステムの構築は、保険会社や保険実務者にとって非常に重要です。これは、市場の競争をより深く理解し、自社の競争力を評価し、戦略をタイムリーに調整するのに役立ちます。同時に、顧客のニーズをより深く理解し、パーソナライズされた保険商品やサービスを提供するのにも役立ちます。最も重要なことは、保険業界リファレンスシステムの構築により、保険業界全体の効率とリスク管理レベルが向上し、保険業界の健全な発展を促進できることです。 AI テクノロジーの影響には、6 つの主要な方向への焦点の当て、テクノロジー サイクルと文化的適応性の分析、産業と業界に対するメソ サイクルの影響が含まれます。同時に、AIテクノロジーが保険業界に多大な影響を及ぼし、それが保険会社の運営モデル、サービスの効率性、品質を変え、サービス規模の重要なサポートとなることも強調した。将来的には、テクノロジーの継続的な発展に伴い、AI テクノロジーはテクノロジー業界の価値法則の変化を促進し、アプリケーションの革新とサービスの向上にさらに注目するでしょう。
人工知能テクノロジーを適用する保険会社の利点と能力:保険会社は、自社の強みを分析し、商品設計、マーケティング、引受業務、保険金請求決済などの分野で人工知能テクノロジーを使用することで、業務効率を向上させることができます。人工知能アプリケーション開発フレームワークのストリーミング会話機能により、フロントエンドとバックエンドの開発効率が向上します
保険会社が人工知能テクノロジーを適用する際に参照できる方法論:Value Flywheel、Value Net、Canvas などの手法を使用することで、企業はビジネス ロジックをより深く理解し、主要な推進要因を特定し、より包括的な最適化を達成できます。これらの手法は、企業がアイデアを整理し、事業開発の中核となる原動力を見つけ、明確な戦略ロジックを確立するのに役立つ効果的なツールを提供します。同時に、キャンバス手法では、価値ネットワーク内のさまざまな要素をグラフィカルに表示し、要素間の関係や相互作用をより直感的に明らかにできます。これらの方法により、企業の業務効率と価値創造能力が向上し、古い価値ネットワークへの依存を回避し、価値ネットワークを継続的に最適化して改善し、より高い効率と価値を達成できます。 このアドレスにアクセスし、関連するプロンプトに従ってレポートの原文を読むことができます:
https://mp.weixin.qq.com/s/V-6tKW5wmT4896IMScTSnAこのコンテンツは一般的な情報提供のみを目的としており、信頼できる会計、税務、法律、またはその他の専門的なアドバイスを構成するものではありません。具体的なアドバイスについては、アドバイザーにご相談ください
以上が保険業界はデータと人工知能の時代を迎えています: 経験の大規模な複製が始まろうとしていますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键,要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注,掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式,通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术,同时承认其大量消耗能源,引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的

Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),语音合成(Text-to-speech, TTS)和语音转换(Voice Conversation,VC)等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本,不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

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